Từ nhị phân đến cá thể hóa: Nâng cao sàng lọc ứng viên cấy ốc tai điện tử bằng điểm xác suất machine learning

Điểm nổi bật

• Xây dựng và thẩm định các mô hình machine learning (ML) dự đoán chỉ định cấy ốc tai điện tử dựa trên dữ liệu thính lực học và nhân khẩu học từ một cơ sở đăng ký bệnh viện quy mô lớn.
• Các mô hình ML cung cấp xác suất chỉ định cá thể hóa, hỗ trợ tư vấn người bệnh theo hướng cá thể hóa, vượt ra ngoài các tiêu chí nhị phân truyền thống.
• Các mô hình ML cho thấy độ nhạy, độ đặc hiệu và độ hiệu chuẩn tương đương hoặc tốt hơn so với quy tắc 60/60 kinh điển, đặc biệt ở nhóm ứng viên ranh giới.
• Một nền tảng web dễ truy cập cho phép triển khai thực hành công cụ chấm điểm xác suất ML trong lâm sàng.

Bối cảnh nghiên cứu